Все ноды/Data/DataFrame Ops

Таблица: соединить

SQL JOIN двух DataFrame: inner/left/right/outer/cross. Подключите левую таблицу к ``left``, правую — к ``right``.

Как попробовать

Как применять

Соединяет две таблицы по общим ключам — SQL JOIN: к строкам заказов подтягиваются данные клиентов, к выгрузке из CRM — цены из прайса. Если таблицы одинаковы по смыслу и их надо просто поставить одну под другую, это df_concat.

Два входа устроены по-разному. «Слева» принимает и выполнение, и значение: приход по нему запускает ноду. «Справа» — только значение, он ничего не запускает, а лишь читает то, что уже посчитано.

Как это работает

«Тип» задаёт семантику: inner оставляет только строки с парой, left и right сохраняют все строки соответствующей стороны, outer — все с обеих, cross соединяет каждую строку слева с каждой справа.

«Ключи объединения» — колонки, которые обязаны совпадать в обеих таблицах и называться одинаково. У cross ключей нет по определению, поэтому в этом режиме поле скрывается.

Одноимённые неключевые колонки не конфликтуют: к левой добавляется _left, к правой _right. Суффиксы можно поменять в дополнительных настройках.

Частые ошибки

• Правая ветка не успела посчитаться. Порт «Справа» ноду не запускает, поэтому ветка, готовящая правую таблицу, должна отработать раньше по цепочке выполнения. Иначе нода падает, сообщая, что на входе не таблица.
• Ключ называется по-разному. client_id слева и id справа не соединятся — переименуйте колонку через df_select перед соединением.
• Разные типы ключа. Число слева и текст справа: pandas отказывается соединять такие колонки и роняет ноду.
• Пустые ключи при типе, отличном от cross. Граф не пройдёт проверку.

Входы

Выходы

Настройки